Fertilizer prescription in precision agriculture based on CERES-Maize model

A estimativa de produtividade representa uma informação importante para o gerenciamento dos riscos na agricultura, devido às instabilidades climáticas e econômicas. O Sudoeste de Goiás apresenta elevada produção de milho, devido ao alto nível tecnológico adotado e a possibilidade de duas safras anuais, em cultivo não irrigado. Os agricultores nessa região tradicionalmente utilizam grandes volumes de insumos, dos quais os fertilizantes representam uma parcela significativa dos custos. O uso excessivo de fertilizantes pode ser antieconômico e com aumento de riscos de contaminação ambiental. Uma solução coerente seria aplicar fertilizantes em função da expectativa de produtividade, que deveria ser limitada apenas por fatores climáticos. Os modelos de crescimento de planta são ferramentas computacionais utilizadas para previsão da produtividade de culturas agrícolas. O objetivo desse trabalho consistiu em utilizar o modelo CERES-Maize para auxiliar a tomada de decisão no gerenciamento de fertilizantes em agricultura de precisão. O modelo CERES-Maize está presente no pacote de programas de computador DSSAT (Sistema de Apoio à Decisão para Transferência de Agrotecnologia), que gerencia a calibração dos modelos e elaboração dos cenários a serem simulados. Quatro híbridos de milho foram calibrados para a região com base em avaliações experimentais do acúmulo de matéria seca. Em seguida, foram realizadas avaliações climáticas, em que se verificou tendências na série temporal de temperaturas mais elevadas, associadas ao aumento na velocidade do vento e redução na umidade relativa do ar, que refletiram na redução do ciclo de vida e produtividade simulada do milho. O modelo CERES-Maize identificou variações na produtividade potencial dos talhões. A variação na produtividade potencial entre os talhões e entre diferentes épocas de semeadura justifica o uso dessa informação para gerenciar a quantidade de fertilizantes N-P-K aplicada para suprir as demandas da cultura. Em agricultura de precisão, o modelo CERES-Maize foi utilizado para identificar divergências na produtividade potencial de zonas de manejo. Nos talhões avaliados, a diferença entre produtividade potencial simulada para as diferentes zonas de manejo foi menor do que a diferença observada segundo os dados coletados pelo monitor de produtividade. A análise de solo e a produtividade potencial simulada para as zonas de manejo indicam o enxofre como o nutriente manejável com elevado potencial de resposta.Crop yield estimate is important information for the management of risks in agriculture due to climate and economic instability. The Southwest region of Goias has high yield of maize due to the high technological level adopted and the possibility of growing two crops per year in non-irrigated cultivation. Farmers in this region traditionally use large amount of inputs. Fertilizers represent a significant portion of the grain production cost. Excessive use of fertilizers can be uneconomical and can increase environmental contamination risks. A coherent solution would be to apply fertilizer according to potencial yield, which should be limited only by climatic factors. The crop simulation models are computer tools used to predict the yield of agricultural crops. The objective of this work was to test the use of a crop simulation model in the decision making process of recommending fertilizer in precision agriculture systems. It was used CERES-Maize model that is part of the DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) software, which manages the calibration of models and the scenarios to be simulated. Four corn hybrids were calibrated for the region based on experimental evaluations of dry matter accumulation. Then climate assessments were carried out. The historical data showed a trend increasing air temperatures associated with an increase in wind speed and reduction in relative humidity. Under these conditions the crop model showed a trend on reduction of life cycle and yield of corn crop. The CERES-Maize model showed that different corn fields have different yield potential. The variation in the yield potential of the different fields and of different time of planting justifies the use of this information to find the amount of NPK fertilizer to be applied. The CERES-Maize model was used to identify differences in potential yields for each management zone in a precsion agriculture system. For evaluated fields, the difference among simulated potential yield for the different management zones was smaller than the difference observed according to data collected by the yield monitor. The soil analysis and simulated yield potential for management zones indicate the nutrient sulfur as the one with highest response potential.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic